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Strategia 4.0 – TDK Foil

Introduzione

TDK FOIL è un’azienda leader nella produzione di materiali avanzati per l’industria elettronica e manifatturiera, con una forte attenzione all’innovazione e alla digitalizzazione dei processi produttivi.

Il problema

Per sostenere la competitività e la crescita, TDK FOIL necessita di comprendere il proprio livello di maturità digitale, identificare metodologie e tecnologie da implementare e definire i progetti prioritari per avviare una trasformazione digitale efficace e coerente con gli obiettivi aziendali.

La soluzione

Attraverso la metodologia “Strategia Industria 4.0” di MADE, è stato sviluppato un piano personalizzato per valutare il livello di maturità digitale dei processi aziendali, individuare punti di forza e criticità, e pianificare progetti di innovazione mirati. Sono stati avviati progetti pilota su manutenzione 4.0, Big Data Analytics e Digital Twin per guidare l’azienda verso un paradigma 4.0 integrato.

Tecnologie

Digital Transformation

Roadmap 4.0

Strategia Industria 4.0

Impatti desiderati

Il progetto ha permesso di valutare con dettaglio il livello digitale di ogni funzione aziendale, facilitando l’identificazione di opportunità di miglioramento e la definizione di un piano tattico-operativo condiviso, favorendo una collaborazione trasversale tra le funzioni aziendali per affrontare le sfide della digitalizzazione.

Benefici per l’impresa

TDK FOIL ha ottenuto una maggiore consapevolezza interna e una strategia chiara per l’adozione di tecnologie digitali, ottimizzando tempi, risorse e competenze per l’implementazione dei progetti di innovazione, migliorando efficienza e competitività nel mercato globale.

Tunneling 4.0

Introduzione

CP Technology S.r.l. è un’azienda italiana con oltre 30 anni di esperienza nella progettazione e produzione di attrezzature speciali per il settore delle infrastrutture.

Digitalnology S.r.l è un’azienda italiana specializzata nello sviluppo di soluzioni digitali avanzate per i settori delle infrastrutture e delle costruzioni . Parte del gruppo CPT l’azienda si distingue per l’integrazione di tecnologie come digital twin, intelligenza artificiale, IoT e automazione industriale.

Il problema

La realizzazione dello scavo di un tunnel presenta diversi attori (stazione appaltante, costruttori e subappaltatori), i quali operano in maniera indipendente, senza un vero e proprio sistema di consolidamento e integrazione delle informazioni. Pertanto, i dati relativi alle fasi di fabbricazione, costruzione, logistica (dei materiali), monitoraggio e manutenzione dello scavo, sono disaggregati e non facilmente reperibili.

Tecnologie

Piattaforma IoT in grado di raccogliere, archiviare e integrare tutte le informazioni e i parametri necessari per la gestione dell’avanzamento di uno scavo di un tunnel.

Sensori IoT e soluzione di tracciabilità e monitoraggio da remoto del processo di lavorazione dei macchinari (frese) e attrezzature impiegate nello scavo.

Dispositivi mobili (tablet, cellulari, lettori di codici a barre) in dotazione ai lavoratori per la raccolta dati durante il processo di lavorazione.

La piattaforma consentirà a tutti gli attori, con diversi livelli di profondità, di tenere sotto controllo le 3 principali fasi del lavoro potendole coordinare in modo adeguato: – lo scavo con la TBM (tunnel boring machine); – la prefabbricazione dei conci che compongono il rivestimento della galleria; – la logistica legata ai conci che devono essere posati. La raccolta di informazioni avverrà direttamente dai macchinari, aggiungendo alcuni altri dati ricavati dalle attività delle persone attraverso rapportini dematerializzati, lettori di codici a barre, ecc.

Impatti desiderati

Il progetto ha impatto su quattro fasi principali:

Scavo: monitoraggio dei parametri operativi della macchina di scavo (velocità di rotazione della testa o forza di spinta o coppia di testa o velocità della coclea o pressioni o temperature o forza su cuscinetti)

Ricezione di reportistica e alert per ogni parametro misurato (mappa georeferenziata, serie storiche di ogni parametro, storico degli interventi di lavoro e di manutenzione della macchina di scavo)

Prefabbricazione conci: monitoraggio della produzione e del magazzino, tracciabilità del processo produttivo per ogni concio, gestione delle scorte delle materie prime utilizzate (riordino automatico quando sottosoglia).

Logistica conci: vista integrata dei magazzini di produzione, stoccaggio ed installazione per una ottimizzazione di filiera.

Benefici per l’impresa

– Messa sul mercato di un nuovo prodotto, che incontra una domanda in crescita anche in funzione dell’estensione e del miglioramento delle tecnologie disponibili.

– Aumenta la competitività grazie all’estensione del portafoglio di prodotti in gestione.

Corso su commessa La Cultura del dato

Introduzione

Gruppo Gaser opera nel settore dei trattamenti superficiali per componenti metallici, servendo l’industria meccanica e manifatturiera con tecnologie avanzate e una forte attenzione alla qualità e all’innovazione.

Il problema

Nel contesto della trasformazione digitale, Gruppo Gaser ha identificato nella gestione e valorizzazione del dato un elemento strategico. Tuttavia, barriere culturali e operative rischiavano di rallentare l’adozione di tecnologie evolute come l’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali.

La soluzione

È stato progettato un percorso formativo ad hoc, basato su casi concreti e adattato al contesto aziendale, per accrescere la consapevolezza dell’importanza del dato.

Il corso, strutturato in quattro fasi, ha incluso sessioni verticali su ambiti operativi chiave (es. documentazione e manutenzione), docenze a cura del Politecnico di Milano e attività svolte in collaborazione con partner tecnologici di MADE. L’approccio modulare ha garantito flessibilità e possibilità di evoluzione del programma in base alle esigenze future.

Tecnologie e metodologie

Data Governance e Data Strategy

Applicazioni di AI nel manufacturing

Ottimizzazione dei processi tramite l’uso dei dati

Approccio per fasi personalizzato

Impatti

Il corso ha promosso una trasformazione culturale sul valore del dato, abilitando le prime iniziative data-driven e gettando le basi per l’introduzione di sistemi di Intelligenza Artificiale nei processi produttivi.

Benefici per l’impresa

Maggiore consapevolezza aziendale sull’uso strategico del dato

Ottimizzazione di attività operative chiave grazie all’analisi dei dati

Abilitazione dei primi progetti AI interni

Maggiore efficienza e tracciabilità nei processi aziendali

Manutenzione predittiva per scale mobili e ascensori

Introduzione

Iacchetti S.r.l. è un’azienda italiana specializzata nella progettazione e produzione di soluzioni di ingegneria elettronica su misura. Offre servizi che spaziano dalla progettazione hardware e firmware allo sviluppo di applicazioni web, con particolare attenzione ai settori dell’automazione industriale, dispositivi embedded e sistemi HMI.

Il problema

La gestione della manutenzione delle scale mobili e degli ascensori installati in spazi ad elevato traffico (aeroporti, stazioni, metropolitane) spesso è realizzata con un approccio di risoluzione dei guasti o per cicli. Tale approccio riduce il livello di servizio, in quanto l’usura di tali attrezzature le espone al rischio di malfunzionamento o di blocco.

Tecnologie

Sensori IoT e sistemi di visione smart raccolgono automaticamente variabili e immagini per il monitoraggio del livello di usura.

Algoritmi e modelli matematici calcolano il livello di usura e diagnosticano automaticamente lo stato delle attrezzature.

Impatti desiderati

È possibile gestire strategicamente il team di manutenzione, che sarà chiamato a intervenire in modo puntuale anticipando il guasto.

Viene garantita la continuità del livello di servizio.

Vengono raccolti dati e variabili per effettuare il calcolo predittivo dell’andamento e del funzionamento delle attrezzature. Un primo passo per l’applicazione della manutenzione 4.0.

Benefici per l’impresa

Migliora la percezione degli utilizzatori sulla qualità del servizio.

Aumenta la consapevolezza sul funzionamento delle attrezzature sottoposte ad analisi e quindi la capacità di prendere decisioni.

Riduce il costo di manutenzione.

Monitoraggio digitale della produzione e manutenzione

Introduzione

Lombarda S.p.A. è un’azienda specializzata nella produzione di manufatti in cemento destinati al settore delle costruzioni, offrendo soluzioni affidabili e di qualità per infrastrutture, edilizia residenziale, industriale e opere civili.

Il problema

Attualmente, il processo di gestione e controllo della produzione e della manutenzione macchinari e impianti viene realizzato in modalità manuale. In particolare, il responsabile della produzione rileva direttamente i parametri chiave della produzione, come tempistiche e produttività ma anche problematiche, errori e necessità di interventi manutentivi che possono incorrere durante i processi produttivi.

La soluzione

La soluzione proposta consente all’impresa di rilevare automaticamente i dati di processo attraverso la connettività tra i macchinari e un sistema informativo, permettendo il monitoraggio in tempo reale delle prestazioni e dello stato di funzionamento delle macchine.

Tecnologie

Sensori e soluzioni di revamping dei macchinari necessari per la rilevazione automatica dei parametri produttivi e di manutenzione.

Piattaforma digitale per il monitoraggio e controllo in tempo reale della produzione e delle manutenzioni.

Impatti desiderati

L’interconnessione degli impianti abilita la comunicazione automatizzata tra le macchine e il sistema informativo.

La produzione è ottimizzata pianificando in modo corretto gli ordini di produzione a seconda delle disponibilità delle macchine e del loro stato di funzionamento.

Il processo di manutenzione è ora caratterizzato da un approccio strategico: l’impresa potrà valutare la vita residua di ogni componente della macchina e quindi gestirne i piani di manutenzione al fine di diminuire i guasti e i fermi macchina.

Benefici per l’impresa

– Miglior efficienza nella gestione dei processi di produzione e di manutenzione.

– Minor scostamento tra i tempi di consegna previsti e quelli effettivi.

– Aumenta la velocità di rilevazione dei processi di produzione.

– Aumenta la disponibilità delle macchine grazie ad un nuovo approccio strategico alla manutenzione.

– Cambia il posizionamento nel panorama dell’innovazione, l’impresa acquisisce un vantaggio competitivo.

CIRC-UITS

Informazioni principali

Budget

€ 5.995.026,10

Partner

20

CIRC-UITS

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Panoramica del progetto

Il progetto europeo CIRC-UITS è un’iniziativa volta a migliorare la sostenibilità e la circolarità nell’industria europea dei componenti elettronici, con particolare attenzione ai semiconduttori.

Concentrazione sui settori chiave dell’automotive e dell’elettronica di massa, il progetto promuove strategie di fine vita (EoL) come la riutilizzazione, la remanufacturing e il riciclo dei semiconduttori provenienti da diverse fonti.

L’obiettivo è quello di potenziare la produzione intra-UE, riducendo la dipendenza da fornitori esterni, specialmente dall’Estremo Oriente. Il progetto si allinea a direttive e strategie dell’Unione Europea, come l’European Chips Act (che riguarda i semi-conduttori) e il Digital Product Passport (che regola lo e-waste) per affrontare le sfide dell’industria dei componenti elettronici in modo integrato.

Gli obiettivi specifici del progetto

Sfruttare a pieno i benefici delle pratiche di economia circolare attraverso le tecnologie digitali;

Aumentare l’efficienza e l’indipendenza delle risorse e ridurre l’impronta ambientale negativa dei processi produttivi dell’elettronica attraverso comportamenti di natura circolare

Migliorare e standardizzare la condivisione di informazioni e di dati tra i leader industriali coinvolti nella stessa catena del valore;

Dimostrare i benefici derivanti dall’economia circolare digitale attraverso 4 progetti pilota.

Benefici per le imprese

Fornire nuovi modelli di business e fissare requisiti per la produzione di prodotti che non siano dannosi per l’ambiente.

Fornire alle aziende gli strumenti per prendere decisioni più sostenibili, in modo da evitare il “Green Washing”.

Accesso da parte delle aziende a un mercato di approvvigionamento più ampio, con un ampliamento delle materie prime secondarie e una maggiore diversificazione.

Catene del valore innovative grazie alla diffusione e alla dimostrazione su larga scala di nuove tecnologie.

I risultati

Pilot 1 – Inverter EV ecologici: sviluppo di una dashboard sostenibile, benchmark eco-compatibili, tecniche innovative di disassemblaggio, trasparenza dell’impronta CO₂ e incremento della competitività dei prodotti verdi.

Pilot 2 – Sensori per pneumatici: progettazione con materiali eco, incollaggi disassemblabili e approcci basati su cyber-fabbrica e digital twin per favorire riuso e riciclo.

Pilot 3 – IME ecologici: integrazione PCB riciclabili, strumenti LCA per elettronica stampata, riparabilità EoL e best practice per una produzione IME su larga scala.

Pilot 4 – PCB obsoleti: classificazione e analisi dei materiali, progettazione di impianti di riciclaggio avanzati e creazione di magazzini sicuri per PCB usati.

Impatto

SCIENZA

Nuovi studi scientifici su materiali e applicazioni dell’elettronica.

ECONOMIA E TECNOLOGIA

Nuovi mercati e tecnologie per materiali e prodotti.

SOCIETÀ

Ridurre l’impatto sul clima della produzione di elettronica flessibile e accelerare le transizioni gemelle (verde – digitale).

Il ruolo di MADE4.0

MADE4.0 si occupa della disseminazione dei risultati del progetto, correlandolo a altri progetti europei parte del consorzio.

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AI per prevenzione incendi industriali

Introduzione

Meccanica del Sarca si occupa della lavorazione meccanica del legno di noce per la produzione di calci e astine di fucili di carabine e caricatori.

Il problema

Una delle lavorazioni tipiche del processo di Meccanica del Sarca è la lavorazione del legno tramite macchine utensili, le quali, essendo cabinate, comportano accumuli di truciolo e polvere, generando un elevato rischio di incendio all’interno dell’impianto. Infatti, all’interno di tali macchine, si viene sempre a ricreare il cosiddetto triangolo del fuoco, ovvero vengono sempre riprodotte le 3 condizioni che possono innescare un principio di incendio: presenza contemporanea di combustibile, di comburente e della fonte d’innesco. Tali condizioni sono tipicamente dovute ad un aumento dello sforzo di taglio (causato dal contatto utensile – legno, da inclusioni non legnose all’interno della matrice o a zone ad alta densità all’interno del legno) che porta ad un aumento localizzato di calore e quindi ad un principio di innesco di incendio con conseguenze potenzialmente devastanti.

Per tale motivo, l’azienda è in una condizione di alto rischio di incendio nel processo di lavorazione meccanica, anche perché, i sensori antincendio e quelli di rilevamento fumo/calore, tipicamente in commercio non si sono rilevati efficaci.

La soluzione

La soluzione sussiste nello sviluppo di un algoritmo che analizzi in tempo reale le immagini di una normale telecamera HD installata all’interno delle macchine utensili e che sia in grado di individuare anomalie di lavorazione che potenzialmente possono creare le condizioni per l’innesco di un incendio. L’efficacia di un simile algoritmo garantisce l’immediata segnalazione di una criticità in tempo reale consentendo poi una strategia di intervento che può differire a seconda del livello di rischio e alla specifica organizzazione aziendale.

Tecnologie

Intelligenza artificiale applicata a tecniche di computer vision utilizzata per l’identificazione automatica e in tempo reale delle scintille che potrebbero innescare l’incendio.

Sistema intelligente di monitoraggio continuo che tramite normali telecamere ottiche posizionate nelle macchine individui automaticamente e in tutte le condizioni operative situazioni di pericolo incendio generando un segnale di allarme.

Impatti desiderati

La generazione di un algoritmo di intelligenza artificiale permette di dotare una tradizionale telecamera di funzionalità aggiuntive: identificazione e classificazione delle condizioni di pericolo e di rischio opportunatamente catalogate per le lavorazioni di Meccanica del Sarca.

L’integrazione tra le funzionalità di connettività offerte dalla telecamera e quelle offerte dall’algoritmo di AI permettono di effettuare attività di rilevazione, identificazione e “detection” in tempo reale.

L’integrazione e la connessione della soluzione descritta con il sistema di allarme permette di creare un sistema intelligente di monitoraggio real time delle condizioni di lavoro del processo di lavorazione meccanica del legno, abilitando l’azienda a permettersi di effettuare le lavorazioni in maniera non presidiata.

Benefici per l’impresa

Miglioramento della gestione del rischio: in base all’identificazione del pericolo è possibile identificare la soluzione più idonea per mitigare il pericolo rilevato.

Riduzione dei danni dovuti a incendi scatenati all’interno dell’impianto e ai relativi fermi macchina: si ritiene che con questo sistema si possa ridurre del 90% l’impatto economico dei potenziali danni dovuti ad incendi.

Implementazione di una soluzione intelligente che va oltre le funzionalità offerte dalle soluzioni di mercato: eventuale possibilità di proteggere, tramite privativa industriale, i risultati ottenuti dalla soluzione prototipale, oggetto del progetto di innovazione.

WOW

Introduzione

Meccanica del Sarca si occupa della lavorazione meccanica del legno di noce per la produzione di calci e astine di fucili di carabine e caricatori.

Il problema

Con l’obiettivo di espandere gli spazi di lavoro, Meccanica del Sarca ha pianificato la separazione fisica di due aree di produzione: una dedicata alla lavorazione meccanica per asportazione di truciolo, e l’altra dedicata alla verniciatura dei semilavorati in legno. Questa conformazione, che ha l’obiettivo di ottimizzare gli spazi produttivi per rispondere a una maggiore richiesta del mercato, introduce un grado di complessità relativo alla logistica interna: i due capannoni, infatti, sorgeranno a circa 100 metri l’uno dall’altro.

Ciò comporta, in primo luogo, una complicazione in termini di movimentazione, in quanto si prevede un tragitto esterno in un ambiente complesso (pendenze, fango, ghiaccio). Inoltre, considerando l’aumento di produzione, conseguente all’efficientamento del sito produttivo e considerando la necessità di movimentare i carrelli in maniera manuale, tale scelta comporterebbe l’aumento di risorse dedicate con conseguente ricaduta in termini di costi improduttivi.

La soluzione

La soluzione, nell’ottica lean production di limitare al massimo l’entità dei costi improduttivi e le attività senza valore aggiunto, ha previsto uno studio di fattibilità per la progettazione di un prototipo di AGV che sia in grado di conferire il materiale esattamente nell’area in cui è prevista l’operazione sul ciclo di produzione, di dialogare con altri attori coinvolti nel ciclo di produzione (macchine, persone, sistemi informativi) e di superare ostacoli fisici come per esempio la pavimentazione non industriale o agenti atmosferici tipici del clima alpino caratteristico del Trentino (neve, ghiaccio, vento, etc.).

Tecnologie

Sviluppo di prototipo di un AGV (Augmented Guided Vehicle) in grado di operare e in maniera affidabile sia negli ambienti indoor che outdoor. I moduli logistici dovranno eseguire un tragitto di almeno 80-90 metri in campo aperto in qualunque condizione atmosferica e circa 40-50 metri all’interno dei fabbricati.

Intelligenza Artificiale in grado di abilitare l’AGV a coprire diversi percorsi in contiguità con persone, veicoli in transito e ostacoli eventualmente presenti sul percorso (veicoli parcheggiati, depositi transitori di materiale, ecc.); si prevede l’utilizzo di algoritmi di fleet management per attivare strategie di percorsi alternativi in modo da concludere la missione in qualsiasi condizione.

Soluzioni IoT e Machine2Machine (M2M) necessarie per permettere al sistema di governo dell’AGV di essere in grado di tenere sotto controllo il tragitto e di aprire/chiudere i varchi di accesso ai fabbricati nei modi e tempi giusti per garantire la missione. Inoltre, è prevista l’introduzione di un set di sensori che siano in grado di individuare non solo la presenza di ostacoli, sia fermi che in movimento, ma che possano anche valutare le condizioni meteo esterne (temperatura, pioggia, neve, ghiaccio). In questo modo si comunica al sistema di intelligenza artificiale tutte le informazioni necessarie per pianificare le strategie di missione diverse, con l’obiettivo di portare a termine sempre e comunque la missione.)

Impatti desiderati

L’identificazione di una soluzione meccanica in grado di fornire a un AGV una capacità di trazione superiori allo standard di mercato, considerando sia le caratteristiche ambientali, sia lo stato del percorso. La soluzione dovrà essere in grado di resistere alla presenza di acqua meteorica, anche abbondante, e a temperature rigide.

L’identificazione di un sistema dotato di sensoristica, di un protocollo di comunicazione M2M e di algoritmi di intelligenza artificiale che garantisce la possibilità di integrare in maniera automatizzata il processo di logistica interna con l’implicazione di azzerare l’impiego di risorse umane per l’attività manuale di logistica inbound, potendole così dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto.

Benefici per l’impresa

– Efficientamento del processo logistico: l’implementazione di AGV intelligenti e con sufficiente capacità di trazione che permette di eliminare attività manuali a basso valore aggiunto.

– Ampliamento della capacità produttiva: il piano industriale di Meccanica del Sarca prevede un aumento della domanda, la quale potrà essere soddisfatta solo grazie all’introduzione di soluzioni intelligenti a supporto di operatori qualificati.

– Integrazione dei processi delle operation: la flotta di AGV, così progettata, implicherà la piena integrazione dei sistemi informativi coinvolti nel processo di produzione come ad esempio l’ERP ( per la gestione degli ordini), il MES (per il controllo dell’avanzamento di produzione), il sistema di accesso ai fabbricati di produzione e il sistema di controllo della flotta.

DEMO4GREEN

Informazioni principali

Budget

€ 379.922

Paesi europei

10

Partner

10

DEMO4GREEN

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Il problema

Il progetto affronta il problema del carbon footprint nelle industrie e infrastrutture high-tech in Europa. Demo4Green, seguendo il concetto di “test before invest”, inizierà con un modulo di formazione per implementare dimostratori nelle Teaching and Learning Factory (TLF), rivolto a industrie, aziende tecnologiche e team di ricerca. Inoltre, supporterà PMI, start-up e imprenditori con coaching, sviluppo di roadmap commerciali e tecnologiche, finanziamenti e strategie IP, per portare tecnologie sostenibili sul mercato e migliorare le infrastrutture high-tech nei paesi RIS.

Gli obiettivi specifici del progetto

Formazione iniziale: Creare un modulo su come implementare dimostratori nelle Teaching and Learning Factory (TLF), rivolto a aziende e team di ricerca.

Selezione dei dimostratori: Identificare i dimostratori da implementare nelle TLF del consorzio.

Supporto alle aziende: Fornire coaching a PMI, start-up e imprenditori, sviluppando roadmap commerciali e tecnologiche, finanziamenti e strategie IP per portare tecnologie verdi sul mercato.

I risultati

Demo4Green avrà un impatto positivo su diversi settori:

Collaboratori/forza lavoro: sviluppo delle competenze digitali attraverso la TLF, con focus su alfabetizzazione digitale e adozione tecnologica.

Sviluppo sociale ed economico: stimolazione della crescita nelle regioni applicando schemi di collaborazione pratica tra accademia e industria.

Soluzioni accademiche: trasferimento di conoscenze e concetti innovativi per le imprese.

Partnership: promozione di nuove collaborazioni tra industria e università.

PMI e start-up: supporto nella trasformazione digitale e promozione di modelli di cooperazione sostenibile nella produzione.

Il ruolo di MADE4.0

Task Leader per Innovation: MADE gestisce il task di Technology Demonstration in T&L Factories nell’ambito di Demo4Green.

Gestione dell’Open Call: Organizza e lancia una call aperta per selezionare tecnologie innovative da dimostrare nelle TLF dei partner.

Criteri di valutazione: Seleziona le tecnologie in base al loro potenziale di contribuire alla lotta contro il cambiamento climatico, valutando vari indicatori come riduzione di consumo e aumento di risorse rinnovabili.

Supporto finanziario: Fornisce un voucher da 10k euro per implementare le dimostrazioni tecnologiche, con un totale di 80k euro distribuito ai partecipanti esterni.

Collaborazioni: Consente la partecipazione di consorzi composti da due entità, inclusi aziende industriali, tecnologiche, RTO e università.

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aerOS

Informazioni principali

Budget

€12.495.107,50

Paesi partecipanti

12

Partner

26

aerOS

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Il problema

In Europa, la crescita dei dati e delle infrastrutture digitali ha favorito un nuovo paradigma di gestione, che punta a elaborare i dati vicino alle fonti per ridurre la latenza, risparmiare banda, migliorare sicurezza, privacy e autonomia.

Gli obiettivi specifici del progetto

Progettare e validare aerOS per l’orchestrazione edge-cloud nell’IoT.

Sviluppare rete intelligente distribuita a bassa latenza, guidata da bisogni aziendali.

Garantire sicurezza, privacy e affidabilità con approccio decentralizzato.

Integrare intelligenza artificiale e autonomia dei dati, validati con casi d’uso.

Costruire un ecosistema globale attraverso Open Calls ad alto impatto.

I risultati

Adozione di aerOS: sviluppatori, esperti e imprenditori creano nuove applicazioni e servizi.

Evoluzione della tecnologia: miglioramento del core e delle funzionalità di supporto per soddisfare le esigenze degli integratori esterni.

Replicabilità e scalabilità: aumento del potenziale di replicabilità, con nuove funzionalità di orchestrazione IoT-edge-cloud.

Visibilità sul mercato: promozione della tecnologia aerOS e dei suoi servizi.

Ecosistema innovativo: supporto a un ecosistema dinamico e aperto all’industria intorno ad aerOS.

Raccolta di feedback: raccolta di input rilevanti per il mercato e coinvolgimento di esperti per migliorare capacità tecniche e colmare lacune.

Il ruolo di MADE4.0

Ruolo di una Linea Pilota pubblico-privata dove implementare e validare i processi produttivi cognitivi MAL4. Garantire una linea di assemblaggio e produzione completamente automatizzata con una cella robotica che simuli uno scenario industriale per la logistica e la produzione lean 4.0. Mettere a punto lo sviluppo e l’integrazione di tutti i componenti aerOS.

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